Fakultet tehničkih nauka

Predmet: Obrada slike u medicini (17.BMI121)

Matične organizacione jedinice predmeta: Departman za energetiku, elektroniku i telekomunikacije
Osnovne informacije:
 
Kategorija Stručno-aplikativni
Uža naučna oblast Telekomunikacije i obrada signala
Multidisciplinarna Ne
ESPB 5
Cilj:

Upoznavanje sa savremenim metodama digitalne obrade i računske analize medicinskih slika. Upoznavanje sa osnovnim alatima obrade slike u medicini i rešavanje konkretnih problema iz obrade medicinskih slika za radiološku dijagnostiku.

Ishod:

Poznavanje osnovnih karakteristika medicinske slike. Puznavanje korisnih alata za digitalnu obradu medicinskih slika namenjenih dijagnostičkom prikazu. Upoznavanje sa algoritmima kompjuterske vizije u medicini. Praktična iskustva u obradi digitalnih dijagnostičkih snimaka sa različitih imidžing modaliteta.

Sadržaj:

- Osnove medicnske slike – digitalna medicinska slika, 2D/3D/4D, modaliteti snimanja, rezolucija, izotropija, dinamicka slika, vremenska rezolucija, interpolacija - Multivelicinska analiza slike – analiza i sinteza, predstava slike kroz piramide, vejvleti i diskretna vejvlet transformacija - Obrada medicinske slike za prezentaciju – digitalni rendgen snimci, odlike sirovih signala, ulazne gama korekcije, korekcije i suzbijanje dinamičkog opsega, pojačanje struktura i korekcije MTF-a, normalizacija, izvori i skidanje šuma, optimalan opseg - Multimodalno sjedinjavanje dijagnostičkih snimaka – vizuelizacije različitih snimaka na jednom, metode integracije struktura, monohromatsko multiveličnsko sjedinjavanje, prostori boje i sjedinjavanje u boji - Optimizacija – napredne metode lokalne i globalne optimizacije, merenje distance, testiranje hipoteza - Registracija – perspektivne transformacije slike, deformacije, deformabilna registracija, deformaciona polja, algoritmi registracije, objektivne mere, grupne i parne registracije - Segmentacija – segmentacija po iluminaciji, zmije, level sets, mean shift, graf cuts, Markovljeva proizvoljna polja - Modeliranje oblika i pojava – statisticki modeli oblika, aktivni modeli pojave

Metodologija izvođenja nastave:

Auditorna predavanja; računarske vežbe u dostupnom softverskom paketu

Literatura:
Autori Naziv Godina Izdavač Jezik
Aubert, G., Kornprobst, P. Mathematical problems in image processing : partial differential equations and the calculus of variations 2006 Springer, New York Srpski jezik
Sonka, M., Hlavac, V., Boyle, R. Image Processing, Analysis and Machine Vision 2008 Thompson Learning, Toronto Engleski
V. Petrović Obrada slike u medicini 2012 Skripta Srpski jezik
Formiranje ocene:
Predmetna aktivnost Predispitna Obavezna Broj poena
Pismeni deo ispita - kombinovani zadaci i teorija Ne Da 30.00
Test Da Da 10.00
Odbranjene računarske vežbe Da Da 30.00
Odbrana projekta Da Da 30.00
Izvođači nastave:
Predavanja
Računarske vežbe
Računarske vežbe